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基于Wold特征的遥感图像的分割
Wold-Based Remote Sensing Image Segmentation
【摘要】 马尔可夫随机场模型是一种较好的纹理模型,但由于它是一个低阶的纯随机模型,因此用于图像分割时,区分相近纹理的能力仍然有限。将结合2维Wold分解技术来对遥感图像进行分割,通过调整不同性质谱分量的比例关系,放大相近谱峰值之间的差别,从而有利于Harmonic滤波器的信号选取,改善低阶马尔可夫分割场模型不能刻画结构性纹理的缺点。实验方法对城区目标进行提取,结果表明该方法的有效性优于纯Markov随机场所采取的分割方法。
【Abstract】 Markov random field (MRF) is a kind of low order stochastic model which can’t distinguish regions with similar textures. Improves it by combining 2-D Wold decomposition.Better obtains signal of interest by adjusting the proportionment of two kind of texture spectrum. The experiments on remote sensing image and the conclusions are presented.
【关键词】 遥感;
图像分割;
随机场;
Wold分解;
【Key words】 Remote sensing; image segmentation; random field; Wold decomposition;
【Key words】 Remote sensing; image segmentation; random field; Wold decomposition;
【基金】 航天科技基金资助项目;北京大学视觉与听觉实验室开放基金资助项目(02 08)
- 【文献出处】 测绘学报 ,Acta Geodaetica Et Cartographic Sinica , 编辑部邮箱 ,2003年04期
- 【分类号】TP751
- 【被引频次】12
- 【下载频次】219